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龙图腾网获悉南京浦上信息科技有限公司申请的专利一种基于云计算的订单数据风险监测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119671569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411756059.3，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种基于云计算的订单数据风险监测系统及方法是由桑林;蒋旭鹏;徐晓乐设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的订单数据风险监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的订单数据风险监测系统及方法，涉及数据分析技术领域。本发明系统包括：数据采集与处理模块、已知风险因子提取与评估模块、特征分析与阈值计算模块、未知风险因子提取与评估模块以及实时数据监测与报警模块；数据采集与处理模块收集历史订单数据及风险判断记录，并构成第一特征向量；已知风险因子提取与评估模块提取已知风险因子，并计算第一风险评估指数；特征分析与阈值计算模块分析得到评估阈值和第二特征向量；未知风险因子识别与评估模块识别未知风险因子，计算第二风险评估指数，并确定其阈值；实时数据监测与报警模块实时采集订单数据，计算风险评估指数，比较阈值并输出风险提示信息。

本发明授权一种基于云计算的订单数据风险监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的订单数据风险监测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤S100.通过云计算平台收集历史订单数据和对应的风险判断记录，并对历史订单数据进行预处理，包括去除噪声数据、填补缺失值以及标准化数据格式；对预处理后的历史订单数据进行相应的统计分析，提取出历史订单数据的基础特征，并构成第一特征向量； 步骤S200.根据历史订单数据对应的风险判断记录，将历史订单数据进行相应的划分；结合划分结果和第一特征向量，提取已知风险因子；基于已知风险因子，对历史订单数据进行风险评估，从而得到第一风险评估指数； 步骤S300.根据历史订单数据的第一风险评估指数和风险判断记录，得到第一风险评估指数阈值；针对风险判断记录中的正常和异常两个类别的历史订单数据的第一特征向量A，结合已知风险因子向量F，从第一特征向量A中筛除已知风险因子向量F的特征值，从而得到第二特征向量B，且B＝[b1,b2,...,bm-u]，同理，b1表示第二特征向量的第1个特征值，b2表示第二特征向量的第2个特征值，bm-u表示第二特征向量的第m-u个特征值，且第二特征向量B比第一特征向量A少u个特征值； 针对正常类别的历史订单数据的第二特征向量B，计算所有特征值的平均值μbk和标准差σbk，其中bk表示正常类别的第二特征向量B的第k个特征值，且k取1到m-u；根据bk的平均值μbk和标准差σbk，从而得到相应的阈值区间Qbk，且Qbk＝[μbk-c×σbk，μbk+c×σbk]，其中c表示常数；针对异常类别的历史订单数据的第二特征向量B，将对应的所有特征值bl与阈值区间Qbk进行比较，其中bl表示异常类别的第二特征向量B的第l个特征值，且l取1到m-u；若存在异常类别的第二特征向量B中的特征值bl不属于阈值区间Qbk，则将对应的特征值bl识别为未知风险因子； 步骤S400.根据未知风险因子，对相应的历史订单数据进行风险评估，从而得到第二风险评估指数；根据历史订单数据的第二风险评估指数和风险判断记录，得到第二风险评估指数阈值； 步骤S500.获取云计算平台的实时订单数据，对实时订单数据进行未知风险因子识别，并根据识别结果计算对应的风险评估指数，与对应的风险评估指数阈值进行比较，根据比较结果输出相应的提示信息。

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